Factors Determining Inpatient Satisfaction with Hospital Care in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to identify factors associated with satisfaction among inpatients receiving medical and surgical care for urinary, cardiovascular, respiratory, and ophthalmology diseases at Dhaka Government Medical College Hospital, Bangladesh. The data of this study is collected from 190 inpatients by using a patient judgments questionnaire covering 10 dimensions of satisfaction (appointment waiting time for doctor after admission, doctor’s treatment and behavior, behavior and services of nurses, boys and ayas (-care givers-), toilet and bath room condition, quality of food, number of days in the hospital, cost for treatment, and gift/tips culture in the hospital). Patient overall level of satisfaction is treated as dependent variable, while dimensions of satisfaction are each treated as independent variables. Additionally, inpatients’ socio-economic characteristics such as education, occupation and monthly family income are used as independent variables. OLS regression models are used to identify key factors connected with inpatients satisfaction. The level of significance for variables retain in the regression models is set at 0.05. The final regression model is significant with F-value of 73.673 (p<0.001) and can explain 80.8% of the variation in the dependent variable as it is indicated by the R-Square. The nested model F-test suggests that inpatients’ monthly family income and levels of education have significant effect on the dependent variable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».